【摘 要】
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社会网络,如微博和Twitter,已经成为数十亿人关注事件的重要平台。人们不仅关注所发生的事情,更关注事件的演化。因此,监控社交网络中事件的发展是至关重要的。在新闻文章和
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社会网络,如微博和Twitter,已经成为数十亿人关注事件的重要平台。人们不仅关注所发生的事情,更关注事件的演化。因此,监控社交网络中事件的发展是至关重要的。在新闻文章和短文本(社交网络中的文本)中有一些挖掘事件演化的研究。由于短文的形式比新闻文章短,适用于新闻文章的方法不能直接应用于社交网络。一些应用于短文本的方法不考虑语义信息,有些方法无法发现长期跨度事件的演化,特别是中间有间断的事件。鉴于此,我们提出了一种非参数的方法来发现事件演化(故事情节)。首先使用贝叶斯模型测量短文本的语义相关性。其次,使用基
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